Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en proyecciones para la venta de productos digitales en la empresa Tecnomóvil, utilizando estrategias de machine learning

En el presente documento y en base a las técnica y programas de Machine Learning, se exploran las principales ventas de elementos digitales de la empresa Tecnomóvil y se analizan las variables más representativas que arroja el desarrollo del programa, con el fin de conocer los gustos y elecciones de...

Full description

Autores:
Agudelo Moreno, Cristian
Castro Hernández, Daniela
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Corporación Universitaria Remington
Repositorio:
Repositorio institucional Uniremington
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/3738
Palabra clave:
Elementos digitales
Segmentación
Regresión
Predicción
E-commerce
Machine learning
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Toma de decisiones
Mercadeo por internet
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
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description En el presente documento y en base a las técnica y programas de Machine Learning, se exploran las principales ventas de elementos digitales de la empresa Tecnomóvil y se analizan las variables más representativas que arroja el desarrollo del programa, con el fin de conocer los gustos y elecciones de preferencia de los clientes del presente año 2024 y poder así contribuir a diseñar estrategias de marketing y anticiparse al mercado, generando valor al posicionamiento de Tecnomóvil y al cliente final. El desarrollo comienza con el registro de las ventas de los cinco elementos digitales más vendidos en 2024 y en diferentes marcas de fabricantes, se realiza un análisis de comportamiento durante gráficos estadísticos, luego, se procede con la segmentación de grupos óptimos entre clientes y por último, como ejercicio especial y plus en el presente trabajo, se proyecta en el tiempo por medio del método de regresión el posible desempeño que pueda obtener la variable más significativa de las ventas para el próximo mes, teniendo como dato los registros de los siete meses anteriores y así, poder crear alternativas que ayuden a maximizar las ventas y rentabilidad de la empresa.
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El desarrollo comienza con el registro de las ventas de los cinco elementos digitales más vendidos en 2024 y en diferentes marcas de fabricantes, se realiza un análisis de comportamiento durante gráficos estadísticos, luego, se procede con la segmentación de grupos óptimos entre clientes y por último, como ejercicio especial y plus en el presente trabajo, se proyecta en el tiempo por medio del método de regresión el posible desempeño que pueda obtener la variable más significativa de las ventas para el próximo mes, teniendo como dato los registros de los siete meses anteriores y así, poder crear alternativas que ayuden a maximizar las ventas y rentabilidad de la empresa.EspecializaciónEspecialista en Dirección de Operaciones y Mejoramiento Continuo28 p.application/pdfspaCorporación Universitaria RemingtonMedellín (Antioquia, Colombia)Facultad de IngenieríasEspecialización en Dirección de Operaciones y Mejoramiento ContinuoElementos digitalesSegmentaciónRegresiónPredicciónE-commerceMachine learningAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Toma de decisionesMercadeo por internetAlgoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en proyecciones para la venta de productos digitales en la empresa Tecnomóvil, utilizando estrategias de machine learningTrabajo de grado - Especializacióninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTesis/Trabajo de grado - Monografía - EspecializaciónPublicationORIGINALRIU-POS-2024 Algoritmo computacional analisis.pdfRIU-POS-2024 Algoritmo computacional analisis.pdfapplication/pdf969702https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/4fd1cb93-f081-43d5-9fbd-e86e977f3484/downloada266bd322d77e2839bb194b579ca649dMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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